---
title: "Painel do Perfil dos Servidores Ativos"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    storyboard: true
    orientation: columns
    source_code: embed
    vertical_layout: fill
    theme: yeti
---



```{r setup, include=FALSE}


# PACKAGES / LIBRARIES:

library(flexdashboard)
library(tidyverse)
library(plotly)
library(leaflet)
library(rnaturalearth)
library(treemap)
library(treemapify)
library(d3treeR)
library(highcharter)
library(readxl)
library(stringr)
library(knitr)
library(DT)
library(viridisLite)

options(scipen=10000)

```

Servidores Ativos
===========================================================================


```{r base}
carreiras <- readRDS("data/tab.rds")

```

```{r}
treemap1 <- carreiras |> 
  group_by(Agrupamento) |> 
  summarise(
    qtde_servidores = n(),
    Remun_media = round(mean(Remuneracao),2), 
     max = round(max(Remuneracao),2)
  ) 
```

Column {data-width=200}
--------------------------------------------------------------------

### **Treemap Plano de Carreiras e Remuneração**

\

A ilustração adjacente exibe a relação entre o tamanho de cada retângulo e o número total de servidores, em que as dimensões dos retângulos são proporcionais à quantidade de servidores em cada categoria. Além disso, as cores utilizadas nos retângulos são indicativas da média de remuneração dos servidores ativos em cada grupo. Ou seja, a cor de cada retângulo representa a remuneração média associada aos servidores daquela categoria, enquanto o tamanho relativo dos retângulos expressa a proporção de servidores em relação ao total, permitindo uma análise visual da distribuição de servidores e suas remunerações.

\


Column 
---------------------------------------------------------------------------

### Distribuição da total dos Servidores Ativos por Carreira e Remuneração Média

```{r }
library(highcharter) #interactive visualization
treemap1  |> 
  hchart('treemap', hcaes(x = "Agrupamento",  value = 'qtde_servidores', color = 'Remun_media'), allowDrillToNode = TRUE) |> hc_exporting(enabled = TRUE) |> hc_title(text = "Plano de Carreiras e Remuneração Média")
```

Planos e Carreiras
===========================================================================

Column {data-width=200}
--------------------------------------------------------------------

### **Treemap Plano de Carreiras e Remuneração**

\

A ilustração adjacente exibe apenas a proporção entre o tamanho de cada retângulo e o número total de servidores.

Cada cor representa o agrupamento dos Planos de Carreiras. Passe o mouse para visualizar o nome do agrupamento.

\



Column 
---------------------------------------------------------------------------

### Distribuição da total dos Servidores Ativos por Carreira e Remuneração Média

```{r}

treemap2 <- carreiras |> 
  group_by(Agrupamento, VAR_0185_AGRUPAMENTO) |> 
  summarise(
    qtde_servidores = n(),
    Remun_media = round(mean(Remuneracao),2), 
     max = round(max(Remuneracao),2)
  ) 

dout <- data_to_hierarchical(
  treemap2, 
  c( Agrupamento, VAR_0185_AGRUPAMENTO),
  size_var =   qtde_servidores)

#hchart(dout, type = "sunburst") |>  hc_exporting(enabled = TRUE) 

 hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE) |> hc_exporting(enabled = TRUE) |> hc_title(text = "") 
  
 
```

Faixa Remunenatória e Raça
====================================================================================

Column
---------------------------------------------------------------------------

### Distribuição dos Planos de Carreiras por Faixa Remuneratória

```{r}

treemap3 <- carreiras |> 
  group_by(Agrupamento, No_faixa) |> 
  summarise(
    qtde_servidores = n(),
    Remun_media = round(mean(Remuneracao),2)
  ) |> dplyr::ungroup() 

dout <- data_to_hierarchical(
  treemap3, 
  c( Agrupamento, No_faixa ), 
  qtde_servidores)

#hchart(dout, type = "sunburst")

hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE) |> hc_exporting(enabled = TRUE) |> hc_title(text = "Plano de Carreiras por Faixa Remuneratória")
```

Column
---------------------------------------------------------------------------

### Distribuição dos Planos de Carreiras por Raça-Etnia

```{r}

treemap3 <- carreiras |> 
  group_by(Agrupamento, Raça_cor) |> 
  summarise(
    qtde_servidores = n(),
    Remun_media = round(mean(Remuneracao),2)
  ) |> dplyr::ungroup() 

dout <- data_to_hierarchical(
  treemap3, 
  c( Agrupamento, Raça_cor ), 
  qtde_servidores)

#hchart(dout, type = "sunburst")

hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE) |> hc_exporting(enabled = TRUE) |> hc_title(text = "Plano de Carreiras por Raça-Etnia")
```

Por Gênero
====================================================================================

Column
---------------------------------------------------------------------------

### Distribuição dos Planos de Carreiras por Gênero Feminino

```{r}

treemap5 <- carreiras |> filter(CO_SEXO == "F") |> 
  group_by(VAR_0185_AGRUPAMENTO, CO_SEXO) |> 
  summarise(
    qtde_servidores = n(),
    Remun_media = round(mean(Remuneracao),2)
  ) |> dplyr::ungroup() |> 
  filter(!is.na(VAR_0185_AGRUPAMENTO))

dout <- data_to_hierarchical(
  treemap5, 
  c(  CO_SEXO , VAR_0185_AGRUPAMENTO ), 
  qtde_servidores)


hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE) |>
  hc_exporting(enabled = TRUE) |> hc_title(text = "Plano de Carreiras por Sexo Feminino")
```

Column
---------------------------------------------------------------------------

### Distribuição dos Planos de Carreiras por Gênero Masculino

```{r}

treemap6 <- carreiras |> filter(CO_SEXO == "M") |> 
  group_by(VAR_0185_AGRUPAMENTO, CO_SEXO) |> 
  summarise(
    qtde_servidores = n(),
    Remun_media = round(mean(Remuneracao),2)
  ) |> dplyr::ungroup() |> 
  filter(!is.na(VAR_0185_AGRUPAMENTO))

dout <- data_to_hierarchical(
  treemap6, 
  c(  CO_SEXO , VAR_0185_AGRUPAMENTO ), 
  qtde_servidores)



hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE) |>
  hc_exporting(enabled = TRUE) |> hc_title(text = "Plano de Carreiras por Sexo Masculino") 
```

Faixa etária e Escolaridade
====================================================================================

Column
---------------------------------------------------------------------------

### Distribuição dos Planos de Carreiras por Faixa Etária

```{r}

treemap3 <- carreiras |> 
  group_by(Agrupamento, faixa_etaria) |> 
  summarise(
    qtde_servidores = n(),
    Remun_media = round(mean(Remuneracao),2)
  ) |> dplyr::ungroup() 

dout <- data_to_hierarchical(
  treemap3, 
  c( Agrupamento,faixa_etaria ), 
  qtde_servidores)

#hchart(dout, type = "sunburst")

hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE) |> hc_exporting(enabled = TRUE) |> hc_title(text = "Plano de Carreiras por Faixa Etária")
```

Column
---------------------------------------------------------------------------

### Distribuição dos Planos de Carreiras por Nível de Escolaridade

```{r}

treemap3 <- carreiras |> 
  group_by(VAR_0185_AGRUPAMENTO, SG_ESCOLARIDADE) |> 
  summarise(
    qtde_servidores = n(),
    Remun_media = round(mean(Remuneracao),2) )|> 
      dplyr::ungroup() |> 
   filter(!is.na(VAR_0185_AGRUPAMENTO))

dout <- data_to_hierarchical(
  treemap3, 
  c( SG_ESCOLARIDADE, VAR_0185_AGRUPAMENTO ), 
  qtde_servidores)

#hchart(dout, type = "sunburst")

hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE) |> hc_exporting(enabled = TRUE) |> hc_title(text = "Plano de Carreiras por Nível de Escolaridade")

```

Remuneração por grupos {data-width=500}
==============================

Column
------------------------------
    
### Box plot - Remuneração por Faixa Etária
    
```{r}

hcboxplot(name="Remuneração", x = carreiras$Remuneracao, var = carreiras$faixa_etaria, color = "#400d65")%>%
  hc_title(text = "Distribuição da Remuneração por Faixa Etária", align = "left", style = list(color = "#bbbbbb"))%>% hc_yAxis(title = list(text = "Remuneração Bruta - R$")) |> 
   hc_exporting(enabled = TRUE)

```
   
Column {data-width=500}
-------------------------------------
   
### Box plot - Remuneração por Nível de Escolaridade

```{r}
df <- carreiras |> dplyr::filter(!is.na(SG_ESCOLARIDADE))
hcboxplot(name="Remuneração", x = df$Remuneracao, var = df$SG_ESCOLARIDADE, color = "#400d65")%>%
  hc_title(text = "Distribuição da Remuneração por Nível de Escolaridade", align = "left", style = list(color = "#bbbbbb"))%>% hc_yAxis(title = list(text = "Remuneração Bruta - R$"))|> hc_exporting(enabled = TRUE)

```   

Column
------------------------------
    
### Box plot - Remuneração por Agrupamento
    
```{r}

carreiras1 <- carreiras |> filter( !is.na(Agrupamento), Agrupamento != "N.a.")

hcboxplot(name="Remuneração", x = carreiras1$Remuneracao, var = carreiras1$Agrupamento, color = "#400d65")%>%
  hc_title(text = "Distribuição da Remuneração por Faixa Etária", align = "left", style = list(color = "#bbbbbb"))%>% hc_yAxis(title = list(text = "Remuneração Bruta - R$")) |> 
   hc_exporting(enabled = TRUE)

```


Ranking
====================================================================================
  

```{r}
library(ggplot2)
library(ggiraph)
library(patchwork)

treemap8 <- carreiras |> 
  group_by(Agrupamento) |> 
  summarise(
    qtde_servidores = n(),
    Remun_media = round(mean(Remuneracao),2) )|> 
      dplyr::ungroup() |> arrange(-qtde_servidores) |> 
  dplyr::filter(!is.na(Agrupamento)| !is.na(Agrupamento))


p1 <- ggplot(treemap8, 
       aes(y = reorder(Agrupamento, qtde_servidores), 
           x=qtde_servidores,
           tooltip = qtde_servidores,
           data_id = Agrupamento)) +
  geom_bar_interactive(stat="identity", 
                       fill="steelblue") +
  labs(y="", x="Ranking Total de Servidores") + 
  theme_minimal()

p2 <- ggplot(treemap8, 
             aes(y = reorder(Agrupamento, Remun_media), 
                 x=Remun_media,
                 tooltip = Remun_media,
                 data_id = Agrupamento)) +
  geom_bar_interactive(stat="identity", 
                       fill="steelblue") +
  labs(y="", x="Ranking Remuneração Média") + 
  theme_minimal()

p3 <- (p1 | p2) +
  plot_annotation(title = "Total de servidores e remuneração média por agrupamento")
p3
```